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Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF

Mistral Nemo多语言指令模型的量化版本

Mistral-Nemo-Instruct-2407模型的GGUF量化实现,包含从Q2到Q8多个量化等级,文件大小范围为4.9GB至13.1GB。模型原生支持英语、法语、德语等8种语言,基于Apache 2.0协议开源。项目提供了各量化版本的性能对比数据及使用文档,便于在性能和资源消耗间做出合适选择。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - 高性能量化版指令微调大语言模型
GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3大型语言模型开源项目提示模板模型硬件要求量化
Mistral-7B-Instruct-v0.3 GGUF是一系列针对不同硬件条件优化的量化模型。支持32k上下文长度、扩展词表和函数调用,适用于对话等交互任务。模型大小从2.72GB到14.5GB不等,提供多种精度选择,平衡性能和资源消耗。GGUF格式便于在各类设备上高效部署和使用。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GPTQ - 基于Mistral-Nemo的轻量级4比特量化指令模型
Apache许可证GPTQGithubHuggingFaceHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407开源项目模型量化模型
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GPTQ是基于Mistral-Nemo-Instruct-2407的量化版本。该模型采用4比特GPTQ技术进行压缩,配合128的分组大小和ExLlama设置,在保持性能的同时显著减小了模型体积。项目提供了完整的量化参数和源代码链接,为开发者提供了一个兼具效率和性能的指令型模型选择。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - 多语言与编程语言支持的先进文本生成模型
GGUF量化GithubHuggingfaceLM StudioMistral Nemo多语言支持开源项目文本生成模型
Mistral Nemo由Mistral AI和NVIDIA联合训练,拥有超过一百万的上下文窗口,支持多种语言如法语、德语、中文及逾80种编程语言,包括Python和Java。模型性能卓越,通过GGUF量化适合复杂任务场景。它可在LM Studio使用,并能处理特定格式的指令,广泛适用于文本生成任务。
Mistral-7B-Instruct-v0.2-GGUF - Mistral 7B指令模型的GGUF量化版本
AI模型GGUFGithubHuggingfaceMistralllama.cpp开源项目模型量化
本仓库提供Mistral AI的Mistral 7B Instruct v0.2模型的GGUF格式文件。GGUF是llama.cpp的新格式,替代了GGML。包含2至8比特多种量化版本,文件大小3GB至7.7GB,适合不同硬件。支持文本生成和对话任务,可用于CPU和GPU。仓库包含下载指南和使用示例,便于快速上手。
mistral-nemo-instruct-2407-awq - Mistral-Nemo-Instruct-2407模型的AWQ量化指令版本
GithubHuggingfaceMistralNeMo人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
mistral-nemo-instruct-2407-awq是Mistral-Nemo-Instruct-2407模型的AWQ量化版本。这个项目通过使用AWQ(Activation-aware Weight Quantization)技术,在保持原有模型性能的基础上,显著降低了模型大小和计算资源需求。该模型适用于各类自然语言处理任务,为开发者和研究人员提供了一个优化的大规模语言模型选择。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-gptq-4bit - 采用GPTQ技术的4位量化语言模型
GPTQModelGithubHuggingface低位量化开源项目模型模型压缩神经网络优化量化模型
Mistral-Nemo-Instruct-2407-gptq-4bit是一个使用GPTQModel进行4位量化的语言模型。该模型采用128组大小和真实顺序等技术,在维持性能的同时大幅缩减模型体积。这种量化方法提高了模型的部署效率,适用于计算资源有限的场景。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-FP8 - FP8量化技术在模型优化与部署中的应用
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407-FP8开源项目模型模型优化评估部署量化
Mistral-Nemo-Instruct-2407-FP8通过FP8量化技术提升了模型的内存和体积效率,主要用于商业和研究。该模型适用于英语聊天助手,利用参数位数的减少节省约50%的资源。结合vLLM>=0.5.0的高效推理环境,优化部署性能。量化由AutoFP8完成,Neural Magic计划转向支持更多方案的llm-compressor。尽管量化后某些评测得分略有下降,但保持的性能恢复率使其成为资源效率化的优选方案。
Mistral-7B-Instruct-v0.2-GPTQ - 高效量化的开源指令型大语言模型
AI推理GPTQGithubHuggingfaceMistral 7B开源项目模型模型下载量化模型
Mistral-7B-Instruct-v0.2模型的GPTQ量化版本,提供4位和8位精度等多种参数选项。支持Linux和Windows的GPU推理,兼容多个开源框架。采用Mistral提示模板,适用于指令任务。由TheBloke量化发布,旨在提供高效易用的开源大语言模型。
Mistral-7B-Instruct-v0.1-GPTQ - Mistral-7B-Instruct量化模型 多种精度选项
AI模型GPTQ量化GithubHuggingfaceMistral大语言模型开源项目指令微调模型
Mistral-7B-Instruct-v0.1模型的GPTQ量化版本提供4位和8位精度等多种参数选项。量化后的模型体积显著减小,性能基本不变,适合消费级GPU推理。支持通过ExLlama或Transformers加载,可用于高效文本生成。用户可根据硬件和需求选择合适版本。
NemoMix-Unleashed-12B-GGUF - NemoMix-Unleashed-12B模型的多种量化版本
GGUFGithubHuggingfaceNemoMix-Unleashed-12B开源项目机器学习模型语言模型量化
NemoMix-Unleashed-12B-GGUF项目提供了多种NemoMix-Unleashed-12B模型的量化版本。这些版本采用llama.cpp进行处理,精度范围从F16到IQ2_M,文件大小在4.44GB至24.50GB之间。项目详细介绍了各量化类型、文件大小及使用建议,便于用户根据硬件选择合适版本。同时提供下载指南和性能比较资料,方便模型部署和评估。
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